Dosen Universitas AMIKOM Yogyakarta meraih 18 pendanaan dari Kementerian Pendidikan Tinggi, Sains, dan Teknologi pada Tahun Anggaran 2026. Dari jumlah tersebut, salah satu proposal yang memperoleh pendanaan berasal dari Dr. Dony Ariyus, S.S., M.Kom. Dalam artikel khusus ini, @amikomjogja mengangkat proposal beliau yang memperoleh pendanaan pada Program Penelitian skema Fundamental Reguler, yakni:
“Pengembangan sistem deteksi deepfake hibrida multimodal untuk mencegah kegagalan deteksi pada video yang telah dimodifikasi”.
Proposal Dr. Dony ini berfokus pada pengembangan model deteksi yang mampu mengenali video atau gambar palsu berbasis AI, meskipun konten tersebut telah dimodifikasi ulang oleh manusia untuk menghilangkan jejak manipulasi. Di tengah maraknya penyebaran konten palsu di media sosial, penelitian ini hadir untuk menjawab tantangan yang semakin kompleks dalam membedakan mana konten asli dan mana yang telah direkayasa.
Dr. Dony menjelaskan bahwa persoalan utama yang diangkat dalam proposal ini bukan sekadar mendeteksi deepfake biasa, melainkan mendeteksi konten yang sudah melalui dua lapis manipulasi. Tahap pertama, konten dibuat menggunakan AI. Tahap kedua, hasil tersebut diedit kembali oleh manusia agar tampak semakin alami dan semakin sulit dikenali oleh sistem deteksi yang ada saat ini.
“Kalau misalnya video yang asli yang dibuat cuma AI itu terus dimodifikasi lagi sama manusia sehingga menghilangkan identifikasi AI-nya, nah apakah masih bisa dideteksi apakah itu palsu atau yang asli,” jelasnya.
Fokus itulah yang membuat proposal Dr. Dony memiliki tantangan tersendiri. Selama ini sudah ada berbagai aplikasi yang mampu mengenali deepfake pada level dasar. Namun, menurutnya, persoalan menjadi jauh lebih rumit ketika konten palsu itu telah diedit ulang, misalnya dengan mengubah tingkat kecerahan, kehalusan piksel, karakter visual, atau unsur-unsur lain yang dapat mengaburkan ciri khas hasil buatan AI. Karena itu, proposal ini diarahkan untuk mencari celah baru dalam mendeteksi tingkat keyakinan apakah sebuah video masih dapat diidentifikasi sebagai palsu atau tidak setelah dimodifikasi.
Untuk menjawab masalah tersebut, Dr. Dony mengembangkan pendekatan hibrida multimodal. Ia menjelaskan bahwa sistem yang dibangun menggabungkan beberapa metode sekaligus, tidak hanya bertumpu pada satu indikator. Model akan memeriksa aspek temporal, unsur liveness atau tanda-tanda kehidupan dalam video, konsistensi wajah, serta unsur suara seperti intonasi dan karakter audio. Melalui kombinasi beberapa modul ini, sistem diharapkan dapat menghasilkan keyakinan yang lebih tinggi dalam menentukan apakah suatu video benar-benar asli atau merupakan hasil manipulasi. “Hibrida itu ada beberapa modul yang dikombinasikan sehingga bisa memberikan keyakinan lebih tinggi kalau video itu asli atau palsu,” ujarnya.
Menurut Dr. Dony, aspek liveness menjadi salah satu bagian penting dalam proposal ini. Dalam video asli, terdapat tanda-tanda kehidupan yang biasanya muncul secara alami, seperti kedipan mata atau detail visual tertentu pada wajah. Jika sebuah wajah ditempelkan pada video lain atau dimodifikasi dengan cara tertentu, maka pola-pola tersebut dapat menunjukkan ketidakwajaran. Namun, karena video yang diteliti dalam proposal ini sudah melalui tahap modifikasi tambahan oleh manusia, maka pemeriksaannya tidak bisa dilakukan dengan satu pendekatan sederhana, melainkan harus melalui beberapa lapisan analisis.
Sebagai penelitian fundamental, luaran utama proposal ini pada tahun pertama adalah pengembangan model dan publikasi ilmiah. Dr. Dony menegaskan bahwa tahap awal penelitian difokuskan pada penyusunan model-model deteksi dan pengujian seberapa tinggi akurasinya dalam mengenali deepfake yang telah dimodifikasi. Setelah model dasar terbentuk, arah pengembangan pada tahun kedua ditujukan menuju prototipe yang lebih aplikatif, misalnya dalam bentuk website atau aplikasi yang dapat dimanfaatkan masyarakat umum.
“Di tahun pertama itu kita coba buat model-model ini, berapa persen dia bisa mendeteksi yang namanya deepfake-nya. Nah yang diharapkan di tahun kedua itu ada dalam bentuk website atau misalnya aplikasi,” jelasnya.
Proposal ini juga menarik karena sangat relevan dengan kondisi saat ini, ketika penyebaran misinformasi dan manipulasi konten digital semakin tinggi. Dr. Dony menilai bahwa video palsu yang telah dimodifikasi ulang memiliki potensi lebih besar untuk menyesatkan publik, karena tampilannya semakin meyakinkan. Dalam konteks inilah, penelitian yang ia ajukan menjadi penting, bukan hanya dari sisi teknis, tetapi juga dari sisi sosial, karena berpotensi membantu masyarakat menilai keaslian konten yang beredar di ruang digital.
Lebih jauh, Dr. Dony melihat penelitian ini sebagai langkah awal dalam bidang yang akan terus berkembang. Ia menegaskan bahwa pengembangan sistem deteksi deepfake tidak mungkin selesai hanya dalam satu atau dua tahun, karena teknologi AI sendiri terus berubah dan menjadi semakin canggih. Oleh karena itu, proposal yang ia ajukan juga disusun dengan kesadaran bahwa hasilnya nanti dapat menjadi dasar bagi penelitian lanjutan, baik oleh timnya sendiri maupun oleh peneliti lain.
“Yang namanya penelitian seperti ini nggak bisa cuma setahun dua tahun jadi, karena tingkat kerumitan dan semakin canggihnya AI,” katanya.
Melalui proposal ini, Universitas AMIKOM Yogyakarta menunjukkan komitmennya untuk mengembangkan riset yang relevan dengan tantangan digital masa kini. Penelitian Dr. Dony Ariyus diharapkan dapat menjadi kontribusi penting dalam penguatan sistem deteksi deepfake yang lebih adaptif, lebih teliti, dan lebih bermanfaat bagi masyarakat luas dalam menghadapi arus informasi visual yang semakin sulit diverifikasi.
Fadya RY – Direktorat Kehumasan dan Urusan Internasional
In Collaboration With : Dony Ariyus
